DP与DDP的区别 在深度学习和分布式计算领域,数据并行(Data Parallelism, DP)和模型并行(Model Parallelism, MP)是两种常见的并行化策略。其中,数据并行的一种特定实现方式——分布式数据并行(Distributed Data Parallelism, DDP)近年来得到了广泛应用。为了明确DP(在此特指其作为数据并行的基础概念,而非某个具体框架的...
通过以上步骤和示例代码,我们深入理解了 PyTorch 中 DP 和 DDP 的概念与实现。DP 适合于单机多卡的情况,而 DDP 则通过优化通信效率和缩短训练时间,适用于多机多卡的环境。了解这些区别将帮助你更好地选择适合自己任务的训练模式,为提高模型训练效率和加速研究进展提供支撑。 如果在实际应用过程中还有其他问题,欢迎随时...
51CTO博客已为您找到关于pytorch dp和ddp的区别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch dp和ddp的区别问答内容。更多pytorch dp和ddp的区别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
王辉 数据并行是常用的并行训练方式，主要分为DataParallel和DistributedDataParallel（DP与DDP）。DP因负载严重不均衡已被更优秀的DDP方式取代。以下是这两种数据并行方式的详细探讨。DataParallel是早期使用的数据并行方式，通过torch.nn.DataParallel()实现。训练过程分为前向传播和反向传播。在前向传播阶段，模...
<!DOCTYPE html> 将DP(DataParallel)改造为DDP(DistributedDataParallel) 昇腾目前暂不支持DP模型的训练,但PyTorch中的DDP是DP的一种扩展,可以更好地支持分布式训练。并且DDP使用更先进的通信策略,可以更好地处理梯度同步和通信效率。所以当DP不支持时,可以使用DDP
数据并行是最常用的并行训练方式,主要分为DataParallel和DistributedDataParallel,分别被称作DP和DDP,DP因为负载严重不均衡基本上已经被更优秀的DDP方式取代。 0 数据并行 当一张 GPU 可以存储一个模型时,可以采用数据并行得到更准确的梯度或者加速训练,即每个 GPU 复制一份模型,将一批样本分为多份输入各个模型并行计算。
optimizer.step()# DDP:# 1. save模型的时候,和DP模式一样,有一个需要注意的点:保存的是model.module而不是model。# 因为model其实是DDP model,参数是被`model=DDP(model)`包起来的。# 2. 只需要在进程0上保存一次就行了,避免多次保存重复的东西。ifdist.get_rank() ==0: ...
DP模式简化操作，易于上手，通过环境设置或终端命令指定GPU。DDP模式为多机多卡设计，采用all-reduce架构，通信成本与GPU数量关联较小，通常效率更高，官方推荐使用。在PyTorch中，使用DDP时，数据在batch维度上分组，输入数据分配至指定设备。每个设备上复制模型副本，计算各自数据后，梯度进行平均。缺点是代码...
1. 使用DDP训练时需调用`set_epoch`方法，以确保shuffle作用，避免数据选择顺序不变。2. 模型先在设备上执行`to(device)`，然后再使用DDP进行包裹。3. DP与DDP在batch大小的含义不同，DP中batch大小指总大小，而DDP中则指每个GPU的大小。4. Horovod作为分布式训练的优秀工具，同样提供高效的all-reduce...
pytorch DP模式和DDP模式 pytorch dropout参数,一点点总结回过头看看这三天的模型,从一般LSTMSeq2Seq->GRUSeq2Seq->基于注意力机制的Seq2Seq在构建模型的时候,对Encoder和Decoder进行拆分,最后通过Seq2Seq整合,如果含有Attention机制,还需要增加attention模块。